'DIY 검색'의 함정…AI 검색이 더 효율적인 이유

AI 기반 검색 솔루션이 고객 경험을 좌우한다

디지털 경험의 시작과 끝은 검색에서 이루어진다. AI 기반 검색 솔루션 기업 Lucidworks가 발표한 보고서에 따르면, 디지털 쇼핑객의 69%가 검색 기능을 사용하며, 검색 경험이 좋지 않을 경우 80%가 이탈한다는 조사 결과는 검색의 중요성을 잘 보여준다. 많은 기업들이 자체적으로 검색 솔루션을 구축하거나 Elasticsearch, Solr, Google과 같은 외부 프레임워크를 활용하지만, 이러한 '직접 구축(DIY)' 방식은 겉으로 보기에 매력적일지 모르나 실제로는 많은 부정적 결과를 초래할 수 있다. 특히 인공지능과 머신러닝이 검색 기술의 핵심으로 자리 잡은 현재, DIY 방식은 기술적 한계를 드러내고 있다.

인공지능과 검색 전문가 부족이 DIY 솔루션의 함정

DIY 검색 솔루션의 가장 큰 문제점 중 하나는 전문성 격차다. 효과적인 검색 및 제품 발견 경험을 구축하려면 검색 알고리즘, 인공지능, 머신러닝, 데이터 관리, 사용자 경험 디자인을 아우르는 전문 기술이 필요하다. 맥킨지앤컴퍼니(McKinsey & Company)에 따르면 "숙련된 AI 및 검색 전문가에 대한 수요가 공급을 크게 초과하여 기업이 사내 전문성을 구축하고 유지하는 것이 어렵고 비용이 많이 든다." 이러한 전문가 부족 현상은 기업이 자체 검색 솔루션을 개발할 때 직면하는 가장 큰 장벽 중 하나다.

대부분의 기업은 이러한 복잡한 시스템을 구축하고 유지할 사내 전문성이 부족하여 최적화되지 않은 결과를 얻게 된다. 기술적 부채는 혁신과 민첩성을 저해하며, 기업이 진화하는 고객 기대에 부응하기 어렵게 만든다는 점이 하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review)에서도 지적되었다.

AI 기반 검색 솔루션의 자동화가 가져오는 비즈니스 성과

직접 구축 방식과 달리 사전 구축된 AI 기반 검색 솔루션은 상당한 비용 절감과 구체적인 비즈니스 이점을 제공한다. 실제 데이터에 따르면 연간 1,100~1,300시간의 큐레이션 시간 절약, 큐레이션 규칙 20-30% 감소, 검색 관련성 10-15% 향상, 검색 결과 없음 쿼리 91% 감소 등의 효율성 향상을 가져올 수 있다. 이러한 효율성 향상은 직접적인 매출 증가로 이어져 검색 영향을 받은 주문 가치가 28% 증가하고 검색 영향을 받은 주문이 30% 증가한다.

사전 구축된 솔루션은 기계 학습 모델, AI 및 생성형 AI 모듈, 추천 모듈, 유연한 신호 캡처, 머천다이징 도구, 챗봇 앱 및 통합, 데이터 커넥터, 최고 수준의 관련성 자동화, 개인화 자동화, 모델 및 규칙 등 다양한 기능을 제공하여 팀의 가치 창출 시간을 단축시킨다.

AI 기술을 활용한 비즈니스와 IT 팀 간 격차 해소

DIY 방식의 검색 및 제품 발견 접근 방식은 종종 비즈니스 리더와 구현 담당 기술 팀 간의 격차를 만든다. 이러한 불일치는 다양한 요인에서 비롯되는데, 그중 하나는 AI와 관련된 도메인 전문성 부족이다. 기술 팀은 특정 비즈니스 영역에 대한 깊은 도메인 전문성이 부족하여 특정 산업이나 분야에서 검색 및 제품 발견의 고유한 과제를 예측하고 해결하기 어려울 수 있다.

전자상거래 개인화, B2B 고객 지원, 금융 서비스 연구 등 다양한 시나리오에서 이러한 불일치가 발생할 수 있다. 예를 들어, 전자상거래 개인화 시나리오에서는 머천다이징 팀이 고객 탐색 기록을 기반으로 개인화된 제품 추천을 구현하고자 하지만, 기술팀은 필요한 데이터 소스를 통합하거나 복잡한 알고리즘을 구현하는 데 어려움을 겪어 효과적인 개인화 전략을 실현하지 못할 수 있다.

비용 효율적인 AI 검색 솔루션으로 391% ROI 달성

DIY 방식의 검색 및 제품 발견 솔루션의 총 소유 비용은 빠르게 통제를 벗어날 수 있다. 개발자 시간(약 11,000시간), 첫 해 서비스 비용(180만 달러), 2-5년 간 전담 유지 관리 팀(약 10명의 개발자)에 대한 지속적인 필요성은 상당한 재정적 부담을 만든다.

반면, 사전 구축된 솔루션은 상당한 비용 절감과 구체적인 비즈니스 이점을 제공한다. 실제 데이터에 따르면 연간 1,100~1,300시간의 큐레이션 시간 절약, 큐레이션 규칙 20-30% 감소, 평균 상호 순위가 0-15% 개선되고, 검색 결과 없음 쿼리가 91% 감소하는 효율성 향상을 가져온다. 이러한 효율성 향상은 직접적인 매출 증가로 이어져 검색 영향을 받은 주문 가치가 28% 증가하고 검색 영향을 받은 주문이 30% 증가한다.

사전 구축된 솔루션을 선택하면 DIY 검색의 숨겨진 비용과 복잡성을 피하고 귀중한 리소스를 확보하며 시장 진출 시간을 단축할 수 있다. 또한 고급 검색 기술과 AI를 활용하여 탁월한 고객 경험을 제공하고 궁극적으로 수익 성장과 장기적인 성공을 이끌어낼 수 있다. 루시드웍스(Lucidworks)의 검색 솔루션을 통해 391%의 긍정적인 ROI를 달성할 수 있다는 조사 결과는 AI 기반 검색 솔루션의 강력한 비즈니스 가치를 보여준다.

FAQ

Q: 생성형 AI는 기존 검색 솔루션과 어떻게 다른가요?

A: 생성형 AI는 단순한 키워드 매칭을 넘어 사용자의 의도를 이해하고 맥락에 맞는 답변을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 검색 결과의 정확성이 향상되고 제로 결과 쿼리가 91%까지 감소하는 효과를 볼 수 있습니다.

Q: 중소기업도 AI 기반 검색 솔루션을 도입할 수 있나요?

A: 네, 다양한 규모의 기업을 위한 AI 검색 솔루션이 있습니다. DIY 방식으로 약 11,000시간의 개발자 시간과 180만 달러의 첫 해 비용이 드는 것에 비해, 사전 구축된 솔루션은 초기 투자 비용을 크게 줄이고 빠른 ROI를 제공합니다.

Q: AI 검색 솔루션 도입으로 기대할 수 있는 구체적인 성과는 무엇인가요?